Курс Python → Асинхронное выполнение задач в процессах
Модуль aiomultiprocess предоставляет возможность асинхронного выполнения задач в отдельных процессах, что может значительно ускорить выполнение программы. Для начала работы с модулем необходимо создать очередь, в которую будут помещаться задачи. Это можно сделать с помощью функции aiomultiprocess.create_queue. Затем создается пул процессов с помощью класса aiomultiprocess.Pool(), который будет выполнять задачи из очереди.
Далее необходимо определить функцию, которая будет выполняться в каждом процессе. Эта функция, называемая worker, должна принимать элемент из очереди, выполнять необходимые действия и возвращать результат. После определения функции worker необходимо добавить задачи в очередь с помощью метода put. Когда все задачи добавлены, можно завершить выполнение, добавив специальные элементы None в очередь для каждого процесса.
import aiomultiprocess
async def worker(item):
# выполнение задачи
return result
async def main():
queue = await aiomultiprocess.create_queue()
pool = aiomultiprocess.Pool()
for item in items:
await queue.put(item)
for _ in range(pool.size):
await queue.put(None)
await pool.join()
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())
Пример кода выше демонстрирует основные шаги для использования модуля aiomultiprocess. Сначала создается очередь с помощью create_queue, затем создается пул процессов и добавляются задачи в очередь. После добавления всех задач в очередь, для завершения выполнения программы добавляются специальные элементы None. Наконец, вызывается метод join для ожидания завершения всех процессов.
Другие уроки курса "Python"
- Модуль math: основные функции
- Defaultdict в Python
- Ускорение выполнения кода в Python
- Компиляция регулярных выражений
- Проверка индексов коллекции
- Открытие и запись файлов
- Преобразование регистра символов
- Обработка ошибок в JSON данных
- Анонимные функции Lambda
- Удаление элементов из списка
- Работа с библиотекой requests
- Объединение списков с помощью zip
- Расчет времени выполнения
- Работа с датой и временем в Python
- Переворот списка в Python
- Анонимные функции в Python
- Склеивание строк через метод join()
- Избегайте использования goto
- Измерение времени выполнения кода в Python
- Управление контекстом выполнения
- Оператор «not» в Python
- Метод ior для битовых операций
- Синхронизация доступа к ресурсам
- Замена текста в Python
- Поиск шаблона в строке
- Метод join() с набором
- Именование столбцов в Python с pandas
- Работа с множествами в Python
- Базовые объекты Python
- Работа с deque из collections
- Удаление символа из строки
- Функция all() в Python
- Получение комбинаций в Python
- Обмен значений переменных в Python
- Поиск индекса элемента
- Работа с Telegram API на Python
- Переворот строки с использованием цикла
- Декораторы с @wraps
- Функции map() и reduce() в Python
- Сортировка списка по индексам
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- Поиск наиболее частого элемента
- Работа с эмодзи в Python
- Основы работы с базами данных в Python
- Обязательные аргументы в Python
- Многопоточность и асинхронное программирование в Python















